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こんにちは！
この記事では、以下のような疑問にお答えします。
読者の方外観検査や監視カメラの画像認識の案件に関わることになったけど、画像処理の基礎から分かっていなくて不安です…
ぼく画像認識は、画像処理の基礎の上に機械学習・深層学習が乗っている分野です。基礎から順番に学んでいけば、仕組みがしっかり理解できますよ。
この記事の内容
コンピュータビジョンは、コンピュータに画像や映像を「見て理解させる」ための技術です。製造業の外観検査、監視カメラ、医療画像、自動運転、文字の読み取りなど、ビジネスでの活用が広がっています。
画像認識の多くは深層学習（ディープラーニング）で実現されていますが、画像のデータの扱い方やフィルタ処理などの画像処理の基礎を知っておくことで、精度の改善やトラブルの原因を考えやすくなります。
この記事では、画像処理の基礎を学ぶ本、Pythonで画像認識を実践する本、深層学習による画像認識を深く学ぶ本の3段階に分けて、おすすめの本を紹介します。
- 画素や色、フィルタ、特徴量など、画像処理の基本的な考え方が分かる
- PythonとOpenCVなどを使って、画像認識を実際に試せるようになる
- 畳み込みニューラルネットワークや物体検出など、深層学習による画像認識の仕組みを理解できる
この記事を書いた人
それでは、中身に入っていきましょう！
ぼく画像認識の精度は、モデルだけでなく、学習に使う画像の質と量に大きく左右されます。実際の現場の撮影条件を早めに確認しておくのがポイントです。
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画像処理の基礎を学ぶ本
改訂第3版 図解でわかる はじめてのデジタル画像処理
ポチップ
デジタル画像処理の基本を、図解でやさしく解説した入門書の改訂第3版です。
画素や色の表し方、明るさの調整、フィルタ処理、輪郭の抽出など、画像処理の基本的な考え方が分かりやすくまとめられています。
数式をできるだけ使わずに説明しているので、画像処理に初めて触れる人でも読み進めやすい作りです。
画像認識を学ぶ前に、画像処理の基本を押さえたい人の最初の1冊としておすすめです。
ディジタル画像処理［改訂第二版］
画像処理の教科書として広く使われている、定番の本の改訂第二版です。
画像の入力から、さまざまな処理、特徴の抽出、認識、そして深層学習まで、画像処理と画像認識の知識が体系的に整理されています。
画像処理エンジニア検定の公式テキストとしても使われていて、知識を体系的に確認するのに役立ちます。
画像処理を基礎からしっかり学びたい人に向いています。
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Pythonで画像認識を実践する本
Pythonで学ぶ画像認識
ポチップ
機械学習実践シリーズの1冊で、Pythonを使って画像認識を実践的に学べる本です。
画像の分類、物体の検出、画像の領域分けなど、代表的な画像認識の課題に取り組みながら、手法の考え方と実装の方法を学べます。
比較的新しい手法も取り上げられていて、今の画像認識の流れに沿って学べるのが特徴です。
Pythonの基本が分かっていて、画像認識を実際に動かしてみたい人におすすめです。
OpenCVではじめよう ディープラーニングによる画像認識
ポチップ
画像処理のライブラリOpenCVを使って、ディープラーニングによる画像認識を学べる本です。
OpenCVの基本的な使い方から、学習済みのモデルを使った画像認識まで、手を動かしながら学べる構成になっています。
すぐに動く形で画像認識を体験できるので、案件の検証（PoC）の参考にもなります。
手軽に画像認識を試してみたい人に向いています。
深層学習による画像認識を深く学ぶ本
深層学習による画像認識の基礎
深層学習による画像認識の基礎を、体系的に解説した本です。
畳み込みニューラルネットワークの仕組みから、画像認識で使われるさまざまなモデルの考え方まで、理論を丁寧に学べます。
2024年に出た新しい本なので、比較的新しい手法の流れもふまえて理解できます。
画像認識の仕組みを、理論からしっかり理解したい人におすすめです。
画像認識（機械学習プロフェッショナルシリーズ）
ポチップ
機械学習プロフェッショナルシリーズの1冊で、画像認識の理論を本格的に解説した本です。
画像の特徴の表し方から、認識の手法、深層学習まで、画像認識の考え方が体系的にまとめられています。
数式を使った専門的な内容ですが、画像認識を深く理解するための土台になります。
画像認識の分野を専門的に学びたい人に向いています。
さいごに
コンピュータビジョン・画像認識は、製造、医療、小売など幅広い分野で活用が進む技術です。
まずは画像処理の基礎の本で考え方を押さえ、Pythonの本で画像認識を実際に試し、最後に深層学習の本で仕組みを深く理解してみてください。
画像認識の仕組みが分かるSEは、AIの導入案件で頼りにされる存在になれますよ。
ではまた！
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